Читаем Власть и прогресс онлайн бесплатно
Эти свидетельства показывают, что внедрение ИИ сейчас практически не выходит за рамки автоматизации. Более того, заявления, что ИИ и чат-боты вот-вот начнут выполнять нерутинные задачи, требующие высокой квалификации, угрожают и квалифицированным работникам с высшим образованием, до сих пор считавшим себя в безопасности. Впрочем, пока бремя ИИ-автоматизации ложится в основном на плечи не столь квалифицированных сотрудников, уже пострадавших от более ранних форм цифровой автоматизации. Никаких свидетельств в пользу того, что эти низкоквалифицированные сотрудники получают от применения ИИ какую-то выгоду, у нас нет; пока что единственные, кому это выгодно, – руководители фирм и их акционеры.
Немного утешает то, что ИИ пока явно не настолько совершенен, чтобы массово оставить людей без работы. Подобно индустриальным роботам, о которых мы говорили в предыдущей главе, нынешняя технология пока способна выполнять лишь небольшое количество задач, так что ее влияние на занятость ограничено. Тем не менее движется она в направлении, противоположном интересам работников и грозящем уничтожить некоторые профессии. Наиболее вероятным результатом внедрения ИИ станет не полное отсутствие работы, а дальнейшее снижение зарплат для многих. Проблема в том, что, хотя ИИ не выполняет большинства своих обещаний, ему все же удается снизить спрос на рабочую силу.
Откуда же такой интерес к машинному интеллекту? Казалось бы, нас должно заботить другое: насколько те или иные машины или алгоритмы для нас полезны. Например, согласно большинству определений, система глобального позиционирования (GPS) не относится к разумным – она основана на выполнении простого поискового алгоритма (А* – поисковый алгоритм, впервые разработанный в 1968 году). И тем не менее люди получают от нее огромную пользу. Едва ли какой-нибудь эксперт назовет разумным карманный калькулятор, но калькуляторы выполняют задачи, которые не под силу большинству людей (например, мгновенно перемножают семизначные числа).
Вместо фиксации на машинном интеллекте стоило бы спрашивать, насколько та или иная машина полезна людям, ведь именно так мы оцениваем практическую значимость (ПЗ). Сосредоточившись на ПЗ, мы могли бы направить развитие технологий по иному пути, более благодатному для общества, в особенности для рабочих и других граждан. Но прежде чем об этом поговорить, нам стоит понять, откуда пошла нынешняя зачарованность искусственным интеллектом – и для этого обратиться к видению, впервые сформулированному британским математиком Аланом Тьюрингом.
Всю жизнь Тьюринга интересовали возможности машин. В 1936 году он внес фундаментальный вклад в решение вопроса о том, что значит быть «исчислимым». Незадолго до этого немецкий логик Курт Гедель и американский математик Алонсо Черч работали над задачей определения исчислимых функций, понимая под этим набор функций, значения которых можно вычислить с помощью какого-либо алгоритма. Тьюринг предложил изобретательный и остроумный путь решения этой задачи.
Он вообразил себе абстрактную вычислительную машину (теперь ее называют машиной Тьюринга), которая может производить вычисления согласно входным данным, указанным на потенциально бесконечной ленте, например инструкциям по выполнению базовых математических операций. Затем дал такое определение: исчислимая функция – это функция, значение которой сможет вычислить такая машина. Машина называется «универсальной машиной Тьюринга», если может заменить собой любую другую машину Тьюринга. При этом если человеческий ум в сущности не что иное, как очень сложный и изощренный компьютер, и задачи, которые он выполняет, относятся к классу исчислимых функций, то универсальная машина Тьюринга может в точности воспроизвести все, что подвластно человеку. Однако до Второй мировой войны Тьюринг не углублялся в вопрос, способны ли машины думать по-настоящему и как далеко они могут зайти в выполнении человеческих задач.
Во время Второй мировой войны Тьюринг присоединился к засекреченному криптографическому центру в Блетчли-парке, где сотни математиков трудились над взломом немецких шифров, и показал себя виртуозным дешифровщиком. Он разработал остроумный алгоритм для сужения набора возможных решений немецких кодов. Это помогло британским ученым расшифровать закодированные переговоры, которые немцы считали неуязвимыми.
После Блетчли Тьюринг вернулся к своим довоенным исследованиям. В 1947 году на заседании Лондонского математического общества он объявил, что машины могут обладать разумом. Враждебная реакция слушателей его не смутила; Тьюринг продолжал работать над этой проблемой. В 1951 году он писал:
